YOLOv5交通标识识别

### 使用YOLOv5实现交通标志检测与识别

#### 准备工作
为了使用YOLOv5进行交通标志的检测与识别，需先安装必要的依赖库并下载预训练模型。这可以通过克隆官方仓库来完成。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

上述命令会设置好环境以便后续操作[^2]。

#### 数据准备
对于特定于交通标志的数据集，通常需要将其转换成适合YOLO格式的形式。这意味着每张图片应有一个对应的`.txt`文件描述其中的对象位置及其类别编号。如果打算从头开始标注数据，则可以考虑使用LabelImg这样的工具辅助创建这些标签文件。

#### 训练自定义模型
当准备好自己的数据集之后，就可以着手调整配置参数并对模型展开训练了。这里给出一个简化版的例子：

from pathlib import Path
import torch

# 设置设备为GPU或CPU
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

# 加载预训练权重
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义保存路径和其他选项
project_path = str(Path.cwd())
name = "traffic_sign_detection"
imgsz = 640  # 图像大小

# 开始训练过程
results = model.train(data='path/to/data.yaml',
                      epochs=100,
                      imgsz=imgsz,
                      project=project_path,
                      name=name)

这段脚本假设已经存在名为`data.yaml`的配置文件指定了各类别的名称以及训练集和验证集的位置等信息。

#### 测试与评估
一旦完成了训练阶段，便可以用测试集上的样本去检验新学到的知识表示得怎么样。下面是一段用于推理的小例子：

# 载入最佳性能的checkpoint
best_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=f'{project_path}/{name}/weights/best.pt')

# 推理模式下运行预测
pred_results = best_model(image_paths)

for result in pred_results.xyxy:
    print(result)  # 输出边界框坐标(xmin, ymin, xmax, ymax), confidence score 和 class id

此部分代码加载之前训练得到的最佳模型，并针对给定的一批输入图像执行前向传播计算从而获得相应的检测结果。

#### 部署到实际应用场景
最后一步就是把经过良好调优后的算法集成至产品环境中去了。考虑到效率因素，在某些情况下可能还需要做额外优化比如量化处理或是剪枝等等措施使得最终版本能够在资源受限平台上顺利运作起来[^1]。